120万亿Token!中国AI正在"卷"死美国

2026-04-13 | 来源: 格隆汇 | 转到微信 | 有0人参与评论 | 字体: 放大缩小 | 收藏 | 打印

一次企业级任务，动辄几十万甚至上百万Token。

中信证券测算，智能体执行任务时整体Token消耗可能提升十倍以上，对应的算力需求得涨百倍以上。这种“推理密度”的增加，让单次任务的Token消耗呈指数级上升。

在OpenRouter平台上，超过70%的Token消耗来自网络大厂、中大型企业、专业程序员的生产环境。在100K到1MToken这个区间（智能体工作流最典型的消耗区间），中国模型的调用量遥遥领先。

应用爆发→Token增长→模型优化→更多应用。这个正向商业落地循环，真的已经转起来了。

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很多人问：中国大模型商业化能如此迅猛，凭什么？

答案很简单：成本，低到令人发指的成本！大模型运营成本里，60%-80%是电费。中国西部（甘肃、内蒙古、贵州）绿电价格只要0.13-0.3元/度。在美国呢？0.8-1.2元/度。

光电力一项，中国就比美国便宜4-5倍。

如果假设一个大型推理集群年用电量为100GWh，仅电力一项，中国的年成本约1150万美元，美国约1540万美元——差出近400万美元。

再加上MoE架构、极致量化、KV缓存……推理效率再比美国高3-10倍,双重降维打击下，中国模型的推理成本被压缩至美国模型的1/6至1/10。

最终体现在API定价上（美元/百万Token）：

-MiniMaxM2.5：输入0.3、输出1.1；

-智谱GLM-5：输入0.3、输出2.55；

-通义Qwen3.5：输入0.11、输出0.44；

Token=词元 Prompt=文令…这些AI术语的中文名定了

Token太贵了,还是用人吧,人耐造,还便宜

一天烧掉120万亿Token,字节震惊全球

-对比ClaudeOpus4.6：输入5、输出25；

这意味着，中国模型成本只有美国巨头的1/10到1/20，甚至更低。

形同天堑一样的差距。

而性能呢？在文本生成、代码、翻译、日常推理等90%的高频场景，中国头部模型已经达到GPT-5、Gemini3的95%以上。

对绝大多数用户来说，“够用、好用、便宜”就是全部。中国模型完美踩中了这个点。

于是，全球开发者用脚投票：OpenRouter平台数据显示，47.17%的用户是美国本土开发者，中国开发者仅占6.01%，但中国大模型在该平台的周Token调用量占比已达61%，连续三周超越美国。

更震撼的是调用量排名：在全球前九大模型中，中国占据五席，小米MiMo-V2-Pro、阶跃星辰Step3.5Flash、MiniMaxM2.5、DeepSeekV3.2包揽前四，智谱GLM-5Turbo位列第六。

这样的大模型，超级便宜又足够能打，海外市场想要“脱钩”？不存在的。“成本刚需”已经碾碎了所有壁垒。

不过，另一方面，中国Token的超级红利，却是OpenAI、Google、xAI的压力挑战。

来看几个硬核数据：

OpenAI：ChatGPT在生成式AI网页流量中的份额从2025年1月的86.7%暴跌至2026年1月的64.5%，一年跌了22.2个百分点。2月全球月活用户约5.35亿，按月下降6.5%。运营亏损预计将达到140亿美元，几乎是前一年的三倍。更讽刺的是，80%的用户全年交互不足1000次——打开率还不如外卖软件。

Google：尽管Gemini的份额从5.7%涨到了21.5%，但AIStudio开发者流失25%，被迫推出低价版GeminiFlash（3美元/百万Token），但成本仍是中国模型的3倍。